D-S证据理论中一种新的冲突证据融合方法

针对D-S证据理论在融合高度冲突的证据时可能导致与直观结果相悖的问题,通过分析现有的几种冲突证据融合方法,提出了一种有效处理冲突证据的融合方法。该方法综合了模型修正和规则修正这两类方法的优点。首先基于冲突系数矩阵计算证据的可信度,并以此作为折扣因子来修正证据结构,然后基于局部冲突、局部分配原则确定证据合成时的冲突分配空间和分配权重。实验结果表明,该方法对合理的合成方向具有较快的收敛速度,同时降低了决策风险。

一种改进的D-S证据合成规则

Dempster合成规则是一种经典D-S理论的合成规则,但在合成高度冲突的证据时出现了有悖常理的现象。为了解决冲突证据的合成问题,提出一种改进的合成规则。首先讨论一个容易被忽略的问题——如何更合理地定义两个证据之间的冲突程度,并试给出一种基于"未兑现的信度"和"决策距离"两个参数共同定义的冲突程度的合理量化指标,在此基础上提出了改进的Dempster合成规则,使其既具有经典Dempster合成规则优越的信息聚焦性能,又避免了在冲突证据合成时出现有悖常理的现象。最后通过仿真实验验证了该规则的优越性能。

基于D-S证据理论的信息安全风险评估

采用Dempster-Shafer(D-S)证据理论处理信息安全风险评估中的不确定性问题,提出了基于D-S证据理论的风险评估模型。用改进的Dempster合成法则即对基本可信度分配使用"折扣率"的方法,对信息系统中存在的各种风险因素进行合成,处理风险因素中的不确定性,并通过仿真证明了该算法的正确性。最后,通过与模糊综合评判法进行比较验证了证据理论具有更高的准确性。

基于D-S证据理论的网络安全风险评估模型

针对网络信息系统的安全风险评估问题,提出了基于D-S证据理论的风险评估模型。证据理论是一种处理不确定性的推理方法。首先用"折扣率"对Dempster合成法则进行了改进,然后使用改进后的Dempser合成法则对网络中存在的各种风险因素进行合成,减少了风险因素中的不确定性,并以实例验证了该模型在网络安全风险评估中的应用,仿真结果证明了该算法的正确性。最后,通过与模糊综合评判法进行比较验证了证据理论具有更高的准确性。

考虑传感器置信度的改进D-S证据合成算法

为了解决多源信息融合识别算法中传统Dempster-Shafer(D-S)证据理论极少考虑传感器对融合结果产生影响的问题,提出一种考虑传感器置信度的D-S证据合成算法。首先建立传感器与参考传感器关于任一特征的置信距离,通过置信距离修正传统灰关联分析法的关联系数,从而计算传感器置信度;然后通过证据间的相似性定义任一特征所得证据的全局冲突系数,将全局冲突系数与传感器置信度相结合,定义了一种传感器所得证据可用度的计算方法;最后根据证据可用度对传统D-S证据理论进行修正,提出一种新的证据合成规则。仿真及实验数据表明,相比已有算法,新算法的目标识别率更高,对证据冲突的处理更有效。

一种新的基于证据权重的D-S改进算法

D-S(Dempster-Shafer)证据理论是一种有效的不确定性推理方法,但在组合高冲突证据时,D-S证据理论得到的结果却往往有悖常理。为了解决冲突证据的合成问题,考虑到不同的证据在合成过程中的重要程度不同,提出了一种新的基于证据权重的D-S改进算法。该方法首先引入一个度量证据体间相似度的证据距离函数,建立相应的证据距离矩阵,求出系统中各证据到证据集的平均欧式距离,然后通过信任函数来获得描述各证据重要程度的权重系数并对证据源进行修正,最后利用D-S组合规则对修正后的证据进行合成。通过算例的分析以及与其它改进算法的比较,验证了新方法的有效性和优越性。

基于改进的D-S证据理论的旋转整流器故障诊断研究

D-S融合规则是证据理论的重要部分,广泛应用于多信息融合算法中。由于该组合规则本身存在一些不足之处,应用到旋转整流器的故障诊断中,效果不理想。建立了发电机的系统模型,利用小波能量法提取故障特征,并提出了一种改进融合算法——冲突证据融合规则,其有效克服了D-S融合规则的不足,对一组实测故障数据的融合诊断表明,能够对故障做出准确判断。

组合D-S证据理论在多传感器信息融合中的应用

在多传感器的目标跟踪领域中,Dempster-Shafer证据理论及其组合方法得到了广泛的应用,但该理论本身也存在一些不足之处。针对D-S组合规则无法解决冲突证据这一情况,根据传感器的优先级不同,提出了采用组合的改进算法来取得合乎直观的合理结果。该算法简单,避免了复杂的数学运算,具有良好的工程应用背景。给定方法与传统D-S理论相比,提高了决策的准确性。

D-S证据理论在数据融合中失效问题的研究

D S方法作为一种重要的处理不确定性问题的数据融合方法,已经广泛应用于各种数据融合系统中。解决D S融合公式在处理冲突证据时的失效问题一直是研究的热点。国内外的各种改进方法主要分为对融合公式的改进和对融合模型的改进2个方向。对各种方法进行理论上和数据上的比较分析表明:修改模型的方式效果明显优于修改融合公式。

D-S证据理论在多源数据融合中的应用及改进

在不确定性处理算法中,D-S证据理论具有较好的应用效果。阐述了D-S证据理论及其在多传感器数据融合中的应用。从改进合成规则和证据源数据两方面对当前的一些改进方法进行了分析比较。提出一种基于冲突强度的证据合成规则,并在Murphy证据平均合成规则的基础上提出一种基于证据间相似系数的证据合成规则,通过实例对这几种方法进行了比较,证明了基于相似系数证据合成规则的有效性。

基于改进D-S证据理论的雷达生存效能

为了综合分析雷达的生存效能,通过调整非关键因素和不确定因素的基本可信度对证据理论中证据合成规则进行了改进,并基于改进D-S证据理论提出了雷达生存效能评估模型。改进后的证据合成规则不仅减小了证据的冲突,而且仍然满足证据的基本可信度之和为1的基本要求,保持Dempster合成规则所具有的可交换性。通过雷达生存效能模型应用的一个实际例子计算表明,证据理论是一种科学的效能评估方法,具有可行性和实用性,改进后的证据合成规则能够较好地分析雷达的生存效能。

D-S证据理论中冲突证据组合分析

分析了D-S证据理论组合冲突证据时存在的缺陷,以及国内外对此的各种改进方法,包括对证据组合规则的改进和对融合模型的改进,并通过实验比较检验了几种方法的有效性。

D-S证据论不可信性的分析

对D-S证据论进行了分析,揭示了它存在的问题及其原因。指出,证据论是不可信的。首先列举了证据论应用中出现的种种怪异表现,如证据合成结果有时与人的主观判断有很大差别、合成结果不稳定等。其次对证据论的核心理论进行了剖析,找到了问题的根源,即:在利用Dempster证据合成公式进行证据合成时,以及在利用概率质量计算信任区间时,将辨识框架幂集中各元之间的相互独立性破坏了。这样做不仅导致了上述怪异现象,而且直接动摇了证据论的理论根基,使它不具有可信性。最后,将证据论与概率推理进行了比较,并表明证据论的问题可以在概率推理的框架下得到简明的解决。

一种改进的D-S证据组合规则

根据D-S证据组合规则失效问题和现有的处理方法的不足,提出一种新的证据组合规则。在证据冲突较小时采用Dempster组合规则;证据冲突较大时,按新证据在全部证据中所占的比例来分配冲突,避免了因冲突较大而产生的失效问题。实验表明,新规则与现有的冲算处理方法相比,算法更简单,融合结果更有效。

基于证据可信度的D-S证据理论合成规则

Dempster合成规则是一种经典D-S理论的合成规则,但在参与合成的证据间具有较大的不一致性或冲突时,则不能使用或得出明显不合理的结果,引起错误决策。为了解决冲突证据的合成问题,提出了一种基于证据可信度的合成规则。通过算例仿真,该规则可以有效解决两个或两个以上的证据冲突问题,而且计算简单,计算量小。

D-S证据融合规则的研究

介绍了D-S证据融合规则及其在证据冲突下的失效问题,分析了D-S证据融合规则失效产生的原因,并对现有的改进方法进行分析,总结其不足。针对各改进方法的不足提出一种新的改进方法的研究思路,既可以解决失效问题,又有很好的融合速度。

一种改进的D-S冲突证据合成方法

产生反直觉结果是D-S证据理论在融合冲突证据时经常出现的问题,为了解决这一问题,提出一种改进的D-S冲突证据合成方法。利用Pignistic概率距离衡量证据间的冲突;同时,引进证据间相似度、支持度、确定度、决策度以及可信度来共同确定证据的权重,合理地分配冲突在各命题的比例;并对存在冲突的证据进行修正处理;最后,利用统一信度函数模型对证据进行合成。通过算例验证并与其他方法进行对比表明,所研究的方法在处理冲突证据时优于其他方法,鲁棒性和收敛性更好。

基于高冲突修正的D-S证据融合方法

对冲突证据使用D-S证据理论进行融合前,应确定证据之间冲突的程度。为此,基于信任度和虚假度对冲突进行衡量与修正。计算证据的信任度和虚假度,分别对其进行排序,将具有较小信任度和较大虚假度的证据判定为高冲突证据并加权修正,再使用Dempster组合规则进行证据融合。实验结果表明,该方法可以正确判断高冲突证据,避免融合结果与事实相悖的情况,同时提高收敛的速度和精度。

D-S证据理论在多传感器身份融合中的改进

D-S证据理论是一种处理不确定性问题的有效方法,但是D-S证据理论组合规则的一些不足影响证据理论的应用。通过深入研究Dempster组合规则存在的问题,文章提出了一种新的基于Dempster组合规则的改进方法,理论分析和数值实验结果表明,改进后的方法弥补了Dempster组合规则不足,并能提高合成结果的可靠性。

D-S证据理论修正模型的探讨

论文针对D-S证据理论,分析了Dempster的修正模型在证据高度冲突方面的缺陷,提出了一种新的基于D-S证据理论的合成规则。实验结果也表明,这种新的合成规则不但比较好地综合保留了修正模型的优点,又避免其不足,取得了更加合理的效果。